беседам, проведенным экспертами ЕС с производителями предиктивных судебных систем, выяснилось любопытное обстоятельство. Самым неотработанным блоком этой системы являются предиктивные возможности относительно решений судов присяжных за пределами учета тривиальных факторов пола, расы, имущественного дохода и т. п. Чем больше судебный процесс регулируется законом и чем меньше он носит прецедентный характер, тем больше шансов на успех предиктивного юридического софта. В этом смысле иронией выглядит факт, что примерно 85 % предиктивного юридического софта производят американские и британские фирмы, т. е. фирмы стран, где используется прецедентное законодательство.

Никакого сильного ИИ не только в настоящее время, но и в обозримом будущем не появится. Эволюция ИИ в течение последних примерно 10 лет идет не в сторону интеграции различных систем ИИ, а, напротив, в направлении создания все более специализированных слабых ИИ, позволяющих использовать конкретные программные решения для строго определенных классов задач.

Существует три основных тенденции развития ИИ в области судопроизводства и правоохранительной сферы:

1. Чем дальше, тем больше ИИ будут функционально специализироваться и, по сути, смыкаться с традиционным интеллектуальным софтом, представляя следующую ступень его развития;

2. Главным направлением развития специализированного ИИ будет усиление возможностей комбинаторной аналитики;

3. Усилия разработчиков будут направлены на то, чтобы машины за максимально короткий период времени могли вычленить из первичных больших данных максимальный набор переменных и установить между ними всеми по принципу «каждый с каждым» корреляционные связи. Собственно, главная задача специализированного ИИ и состоит в обнаружении нетривиальных связей, которые, тем не менее, влияют на те или иные процессы.

В настоящее время выделяется три основных направления развития специализированного ИИ для судопроизводства:

во-первых, это – создание систем распознавания прецедентов. Каждый судебный процесс может быть описан через ограниченное число параметров. В зависимости от законодательства той или иной страны при совпадении определенного числа параметров можно говорить о наличии прецедента и полагать, что решение по новому судебному делу будет достаточно близко к решению по прецеденту. В настоящее время, например, в Соединенных Штатах в гражданских процессах до 80 % оплаты юридической фирме клиентами идет на покрытие затрат на поиск этих самых прецедентов. Для европейских стран этот показатель ниже, но, например, во Франции он составляет около 50 % от гонорара юридических фирм.

Специалисты в области больших данных и работы с текстовыми массивами информации быстро обнаружили, что именно для этих юридических вопросов существует большое число уже имеющихся решений, связанных с ИИ. Фактически речь идет о том, чтобы имеющиеся мощные системы анализа неструктурированной текстовой информации соединить с программами распознавания образов и получить прецедентный софт. На сегодняшний день именно эта сфера является самым большим рынком для использования ИИ в судопроизводстве в Соединенных Штатах, Великобритании и странах Британского Содружества наций. В Европе этот рынок только формируется;

• во-вторых, это – создание предиктивных юридических систем. О преимуществах, возможностях и ограничениях этих систем говорилось выше. Здесь стоит отметить лишь то, что, как это ни парадоксально, в странах, базирующихся на континентальном законодательстве, точность прогнозов выше, чем в странах прецедентного права. Слабым местом ИИ является прогнозирование именно одиночного, а не массового человеческого поведения. Соответственно на сегодняшний день системы ИИ не способны в удовлетворительной степени прогнозировать решения судов присяжных;

• в-третьих, специализированный ИИ активно развивается по направлению семантического поиска. Хорошо известно, что мало какая сфера человеческой деятельности связана с анализом огромных массивов документации, написанной на естественном или близком к нему юридическом языке, чем судопроизводство. Сегодня до 70 % затрат времени у наиболее высокооплачиваемых и квалифицированных юристов уходит на поиск тех или иных документов, примеров, а также создания на основе этих документов аналитических справок по персонам и т. п. С этой задачей как нельзя лучше справляется интеллектуальный софт, а именно корпоративные модификации семантических поисковых систем с блоками визуализации и генерации отчетов. По сути, такой софт был создан в Соединенных Штатах, Великобритании, во Франции еще в нулевые годы и продавался под грифом datamining и textmining. Сегодня этот софт успешно продается как частным юридическим фирмам, таки государственным судебным органам, как ИИ.

В целом, по состоянию на конец 2018 года ИИ, как интегральное решение, является мифом. Практически повсеместно ИИ – это зонтичное наименование класса программно-аппаратных решений, которые существуют уже долгое время и успешно решают задачи определенного класса. Что действительно новое, так это тот факт, что в текущем десятилетии благодаря достижениям в производстве исходных материалов резко повысилась скорость процессоров, а также появились мощные графические процессоры. Благодаря этому оказалось возможным полностью проявить в практических делах потенциал математических методов, разработанных несколько десятилетий назад. По сути, сегодняшний ИИ – это соединение графических процессоров, новых типов чипов с отработанными и прошедшими проверку временем программными математическими методами. Также как в других отраслях, ИИ в значительной степени – это маркетинговый прием, такой же, как несколько лет назад был datamining, а до этого текстовой поиск неструктурированных данных. Что касается ИИ, о котором писали еще в прошлом веке, то это – сильный ИИ. Сильный ИИ на сегодняшний день является столь же недостижимой мечтой, что и 25 лет назад.

Только на первый взгляд может показаться, что приведенные выше соображения – это абстрактное обсуждение, далеко отстоящее от нужд судебной системы. Это не так. Одной из главных причин слабого внедрения интеллектуального софта в судебной системе европейских стран является боязнь судебных работников нового, их опасения, что они окажутся просто неспособными освоить новые программно-аппаратные комплексы.

Судебные работники, подобные другим неспециалистам в IT сфере, оказались «замороченными» компьютерным маркетингом и всерьез решили, что появился ИИ, который их не сегодня-завтра заменит. Необходимо не просто четко и ясно констатировать, но и донести до судебных работников простую мысль: никакого сильного работающего ИИ нет и в обозримом будущем не будет. Что касается новых решений, то они являются очередным этапом усовершенствования того софта, который судебные работники используют в своей профессиональной деятельности и частной жизни уже давно. В этом случае удастся сломать реально имеющиеся психологические барьеры по широкому использованию эффективных интеллектуальных программ и систем в судопроизводстве.

§ 5. Может ли ИИ моделировать судебные решения

ИИ базируется на том, что машинное обучение улучшает классификации, которые первоначально были созданы разработчиками, а также дополняет эти классификации новыми параметрами, выявленными машиной. Континентальные правовые системы далеки от рациональности, которая воплощается в гражданском кодексе Наполеона, принятом в 1804 г. Единый некогда кодекс в рамках Европы претерпел значительные изменения. В результате, сложились национальные правовые системы, которые хоть и имеют общее правовое ядро, тем не менее, значительно различаются и более того, противоречат друг другу. В настоящее время эти различия стремительно увеличивается. Право,